一种衡量信息的确定方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及网络视频领域，特别是涉及一种衡量信息的确定方法、装置及电子设备。

背景技术：

用户在使用终端设备观看网络视频时，常常会出现播放报错，报错的方式是由终端设备向网络服务器发送错误码，每个错误码代表的错误的含义都不相同。

为了衡量错误码对用户的观看体验影响的严重程度，现有技术中，通常计算各个错误码的报错率，进而将各个错误码的报错率，作为衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。具体的，报错率越高的错误码，对用户观看体验的影响越严重，其中，报错率为错误码的日报错量占视频日开播总量的比值。但是，报错率高并不能真实反映错误的严重程度，如错误码q00503，报错率可以达到2000万次/日，但是其含义是非会员用户播放“仅会员可观看”的内容，属于正常现象；再如，错误码4011的报错率也较高，但其含义是网络连接超时，这种错误有可能是用户的网络波动导致，一旦重新开播即可正常观看。

可见，由于现有技术中的衡量信息仅仅考虑了报错量，信息内容较为单一，最终导致衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性不高。

技术实现要素：

本发明实施例的目的在于提供一种衡量信息的确定方法、装置及电子设备，以实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种衡量信息的确定方法，应用于服务器，所述方法包括：

接收用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息；其中，所述错误码为所述用户终端在检测到播放报错时，获得的错误代码；所述跟踪信息为：在所述用户终端检测到播放报错后的预设跟踪时长内，跟踪所述用户终端的播放情况得到的统计数据；

针对所接收的错误码，基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，如果是，将该错误码划分到已恢复维度下，如果否，将该错误码划分到未恢复维度下；

针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；

基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。

可选的，所述错误码对应的跟踪信息包括第一类统计数据,其中，所述第一类统计数据为所述用户终端恢复播放后持续播放的总时长；

所述基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，包括：

若所述第一类统计数据小于预定时长阈值，则确定该用户终端未恢复播放；否则，确定该用户终端恢复播放。

可选的，所述错误码对应的跟踪信息还包括：

第二类统计数据、第三类统计数据和第四类统计数据中的一种或多种；

其中，所述第二类统计数据为用户的操作行为总次数；所述第三类统计数据为报错总次数；所述第四类统计数据为报错到恢复播放所消耗的总时长；

如果该用户终端恢复播放，所述将该错误码划分到已恢复维度下，包括：

将该错误码划分到至少一个已恢复维度下，所述至少一个已恢复维度为表征该错误码对应的至少一类统计数据的维度，不同的已恢复维度表征不同类别的统计数据；

所述针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，包括：

针对每一已恢复维度，基于该维度下的错误码所对应的目标统计数据，对该维度下的错误码进行排序，所述目标统计数据为与该维度对应的类别的统计数据。

可选的，所述针对每一已恢复维度，基于该维度下的错误码所对应的目标统计数据，对该维度下的错误码进行排序，包括：

针对每一已恢复维度，从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择满足阈值的多个目标统计数据；

按照所选择的多个目标统计数据的数值大小，将该维度下与所选择的多个目标统计数据对应的错误码进行排序。

可选的，所述按照所选择的多个目标统计数据的数值大小，将该维度下与所选择的多个目标统计数据对应的错误码进行排序，包括：

针对第一类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第一类统计数据由小到大的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第一类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第二类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第二类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第二类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第三类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第三类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第三类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第四类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第四类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第四类统计数据对应的错误码进行排序。

第二方面，本发明实施例提供了一种衡量信息的确定方法，应用于用户终端，所述方法包括：

当检测到播放报错时，获取本次报错的错误码，跟踪所述用户终端在所述播放报错发生后预设跟踪时长内的播放情况，得到统计数据，并将所述统计数据作为所述错误码对应的跟踪信息；

将所述错误码和所述错误码对应的跟踪信息上报给服务器，以使得所述服务器根据所述用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息，确定用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。

可选的，所述统计数据包括：第一类统计数据,其中，所述第一类统计数据为所述用户终端恢复播放后持续播放的总时长。

可选的，所述统计数据还包括：

第二类统计数据、第三类统计数据和第四类统计数据中的一种或多种；

其中，所述第二类统计数据为用户的操作行为总次数；所述第三类统计数据为报错总次数；所述第四类统计数据为报错到恢复播放所消耗的总时长；所述用户的操作行为包括：重新开播、换片源播放、发送负面评论、提交投诉、在用户终端中退出视频播放客户端或在用户终端中重启所述视频播放客户端中的一种或多种行为。

第三方面，本发明实施例提供了一种衡量信息的确定装置，应用于服务器，所述装置包括：

接收模块，用于接收用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息；其中，所述错误码为所述用户终端在检测到播放报错时，获得的错误代码；所述跟踪信息为：在所述用户终端检测到播放报错后的预设跟踪时长内，跟踪所述用户终端的播放情况得到的统计数据；

划分模块，用于针对所接收的错误码，基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，如果是，将该错误码划分到已恢复维度下，如果否，将该错误码划分到未恢复维度下；

排序模块，用于针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；

生成模块，用于基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。

可选的，所述错误码对应的跟踪信息包括第一类统计数据,其中，所述第一类统计数据为所述用户终端恢复播放后持续播放的总时长；

所述划分模块，具体用于：

若所述第一类统计数据小于预定时长阈值，则确定该用户终端未恢复播放；否则，确定该用户终端恢复播放。

可选的，所述错误码对应的跟踪信息还包括：

第二类统计数据、第三类统计数据和第四类统计数据中的一种或多种；

其中，所述第二类统计数据为用户的操作行为总次数；所述第三类统计数据为报错总次数；所述第四类统计数据为报错到恢复播放所消耗的总时长；

如果该用户终端恢复播放，所述划分模块，具体用于：

将该错误码划分到至少一个已恢复维度下，所述至少一个已恢复维度为表征该错误码对应的至少一类统计数据的维度，不同的已恢复维度表征不同类别的统计数据；

所述排序模块，包括：

排序子模块，用于针对每一已恢复维度，基于该维度下的错误码所对应的目标统计数据，对该维度下的错误码进行排序，所述目标统计数据为与该维度对应的类别的统计数据。

可选的，所述排序子模块，包括：

选择单元，用于针对每一已恢复维度，从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择满足阈值的多个目标统计数据；

排序单元，用于按照所选择的多个目标统计数据的数值大小，将该维度下与所选择的多个目标统计数据对应的错误码进行排序。

可选的，所述排序单元，具体用于：

针对第一类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第一类统计数据由小到大的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第一类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第二类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第二类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第二类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第三类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第三类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第三类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第四类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第四类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第四类统计数据对应的错误码进行排序。

第四方面，本发明实施例提供了一种衡量信息的确定装置，应用于用户终端，所述装置包括：

跟踪模块，用于当检测到播放报错时，获取本次报错的错误码，跟踪所述用户终端在所述播放报错发生后预设跟踪时长内的播放情况，得到统计数据，并将所述统计数据作为所述错误码对应的跟踪信息；

上报模块，用于将所述错误码和所述错误码对应的跟踪信息上报给服务器，以使得所述服务器根据所述用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息，确定用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。

可选的，所述统计数据包括：第一类统计数据,其中，所述第一类统计数据为所述用户终端恢复播放后持续播放的总时长。

可选的，所述统计数据还包括：

第二类统计数据、第三类统计数据和第四类统计数据中的一种或多种；

其中，所述第二类统计数据为用户的操作行为总次数；所述第三类统计数据为报错总次数；所述第四类统计数据为报错到恢复播放所消耗的总时长；所述用户的操作行为包括：重新开播、换片源播放、发送负面评论、提交投诉、在用户终端中退出视频播放客户端或在用户终端中重启所述视频播放客户端中的一种或多种行为。

第五方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备为服务器，所述电子设备包括处理器和存储器，其中，

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现本发明实施例第一方面所提供的衡量信息的确定方法的步骤。

第六方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备为用户终端，所述电子设备包括处理器和存储器，其中，

所述存储器，用于存放计算机程序；

所述处理器，用于执行所述存储器上所存放的程序时，实现本发明实施例第二方面所提供的衡量信息的确定方法的步骤。

本发明实施例所提供的方案中，当用户终端检测到播放报错时，跟踪所述用户终端在所述播放报错发生后预设跟踪时长内的播放情况，得到统计数据，将所述统计数据作为所述错误码对应的跟踪信息；并将所述错误码和所述错误码对应的跟踪信息上报给服务器；所述服务器接收到各个用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息后，针对所接收的错误码，基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，如果是，将该错误码划分到已恢复维度下，如果否，将该错误码划分到未恢复维度下；针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。由于跟踪播放报错后的播放情况所得到的统计数据的数值大小，能够真实地反应错误码对用户观看体验的影响严重程度，因此相比于现有技术仅使用报错率作为参考信息，本发明实施例所提供的方案，基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息，能够提供更全面、真实的衡量信息，能够实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。

当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例从服务器的角度所提供的一种衡量信息的确定方法的流程示意图；

图2为本发明实施例从用户终端的角度所提供的一种衡量信息的确定方法的流程示意图；

图3为本发明实施例从服务器的角度所提供的一种衡量信息的确定装置的结构示意图；

图4为本发明实施例从用户终端的角度所提供的一种衡量信息的确定装置的结构示意图；

图5为本发明实施例从服务器的角度所提供的一种电子设备的结构示意图；

图6为本发明实施例从用户终端的角度所提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

为了提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性，本发明实施例分别从服务器和用户终端的角度，提供了一种衡量信息的确定方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，从服务器的角度，本发明实施例提供了一种衡量信息的确定方法。

需要说明的是，本发明实施例所提供的一种衡量信息的确定方法的执行主体可以为一种衡量信息的确定装置，该装置可以运行于电子设备中。其中，该电子设备可以为网络服务器等，当然并不局限于此。

如图1所示，从服务器的角度，本发明实施例所提供的一种衡量信息的确定方法，可以包括如下步骤：

s101，接收用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息；

其中，所述错误码为所述用户终端在检测到播放报错时，获得的错误代码；所述跟踪信息为：在所述用户终端检测到播放报错后的预设跟踪时长内，跟踪所述用户终端的播放情况得到的统计数据。

所述预设跟踪时长可以为5分钟等。所述错误码对应的跟踪信息包括第一类统计数据,其中，所述第一类统计数据为所述用户终端恢复播放后持续播放的总时长。

可选的，所述错误码对应的跟踪信息还可以包括：

第二类统计数据、第三类统计数据和第四类统计数据中的一种或多种。

其中，所述第二类统计数据为用户的操作行为总次数；所述第三类统计数据为报错总次数；所述第四类统计数据为报错到恢复播放所消耗的总时长。所述用户的操作行为包括：重新开播、换片源播放、发送负面评论、提交投诉、在用户终端中退出视频播放客户端或在用户终端中重启所述视频播放客户端中的一种或多种行为。所述用户的操作行为总次数可以为播放报错后的预设跟踪时长内出现的上述各种用户的操作行为的总次数。当然本申请中的用户操作行为并不仅限于本申请提及的操作行为，所有对视频所执行的操作行为均包括在内。

可以理解的是，对于一错误码而言，如果该错误码发生后预设跟踪时长内，对应的用户终端恢复播放后持续播放的总时长很短，那么可以确定该错误码对用户观看体验的影响是严重的。

同理，如果该错误码发生后预设跟踪时长内，对应的用户终端内用户的操作行为总次数较多，或者对应的用户终端报错总次数较多，或者对应的用户终端报错到恢复播放所消耗的总时长较长，都可以确定该错误码对用户观看体验的影响是比较严重的。因此，利用用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度是有效的。

当然，所述错误码对应的跟踪信息所包括的统计数据不限于以上所述的四类统计数据，所述用户终端在检测到播放报错后的预设跟踪时长内，跟踪所述用户终端的播放情况所得到的任意统计数据都可以作为本发明实施例中的所述错误码对应的跟踪信息所包括的统计数据。

为了布局清楚和便于方案理解，该步骤中关于所述用户终端的处理过程，在后文的从所述用户终端的角度所提供的一种衡量信息的确定方法中予以介绍。

s102，针对所接收的错误码，基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，如果是，将该错误码划分到已恢复维度下，如果否，将该错误码划分到未恢复维度下；

可以理解的是，如果错误码发生后，相比于用户终端发生的其他问题，用户终端未恢复播放，对用户观看体验的影响是最严重的。因此，在本发明实施例中，可以依据对应的用户终端是否恢复播放，将所接收的错误码划分到对应维度下，确定划分到未恢复维度下的错误码，相比于划分到已恢复维度下的错误码，对用户观看体验的影响更严重。

由于错误码对应的跟踪信息包括第一类统计数据，可以基于所述第一类统计数据判断对应的用户终端是否恢复播放。具体的，所述基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，可以包括以下步骤：

若所述第一类统计数据小于预定时长阈值，则确定该用户终端未恢复播放；否则，确定该用户终端恢复播放。

在本发明实施例中，可以根据所述预设跟踪时长，预先设置对应的预定时长阈值，比如，针对所述预设跟踪时长为5分钟，所述预定时长阈值可以为10秒等；那么，如果一用户终端在播放报错后的5分钟内，恢复播放后持续播放的总时长小于10秒，则确定该用户终端未恢复播放，否则确定该用户终端恢复播放。

在本发明实施例中，通过上述步骤，将错误码划分到已恢复维度和未恢复维度，可以确定划分到未恢复维度下的错误码，相比于划分到已恢复维度下的错误码，对用户观看体验的影响更严重，能够在一定程度上衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度。但是针对于对应的用户终端已恢复播放的多个错误码，还需要有效的方法，比较这些错误码对用户观看体验的影响严重程度。

由于在本发明实施例中，任一错误码对应的跟踪信息可以包括多类统计数据，每一类统计数据的数值大小都可以用于衡量该错误码对用户观看体验的影响严重程度。那么，可以针对统计数据的类别，预先对已恢复维度设置与统计数据的类别对应的维度，比如，第一类统计数据对应的维度、第二类统计数据对应的维度、第三类统计数据对应的维度及第四类统计数据对应的维度等等。可以将对应的用户终端恢复播放的错误码，划分到与统计数据的类别对应的至少一个已恢复维度下，继而在后续对划分到各个已恢复维度下的各个错误码进行综合判断，衡量各个错误码对用户观看体验的影响严重程度。

那么，基于上述思想，在本发明实施例中，如果该用户终端恢复播放，所述将该错误码划分到已恢复维度下，可以包括步骤a：

步骤a：将该错误码划分到至少一个已恢复维度下，所述至少一个已恢复维度为表征该错误码对应的至少一类统计数据的维度，不同的已恢复维度表征不同类别的统计数据。

s103，针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；

由于未恢复维度下的各个错误码对用户观看体验的影响都是严重的，针对这些错误码而言，均迫切需要解决产生错误码的问题。因此，未恢复维度下的各个错误码对用户观看体验的影响的严重程度可以视为相同；那么，可以不必对该维度下的错误码进行排序。当然，为了确定各个错误码在后续的处理顺序，也可以按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；其中，所述排序规则可以是依据错误码划分到该维度的先后顺序对各个错误码进行排序等等。

而针对已恢复维度下的各个错误码，由于该维度下的各个错误码对用户观看体验的影响严重程度可能不同。因此，需要按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列，用该错误码序列中各个错误码的先后顺序，表征该错误码序列中各个错误码对用户观看体验的影响严重程度的差异。从而在后续，可以优先处理该错误码序列中对用户观看体验的影响严重程度高的错误码，以获得更好的处理效果。

示例性的，如果该用户终端恢复播放，在步骤a之后，所述针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，可以包括步骤b：

步骤b：针对每一已恢复维度，基于该维度下的错误码所对应的目标统计数据，对该维度下的错误码进行排序；

其中，所述目标统计数据为与该维度对应的类别的统计数据。

具体的，步骤b可以包括步骤b1和步骤b2：

步骤b1：针对每一已恢复维度，从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择满足阈值的多个目标统计数据；

由于每一已恢复维度下的错误码的数量通常较多，其中，可能有些错误码从对应的统计数据的数值大小来看，该错误码对用户观看体验的影响是可以忽略不计的。因此，可以对每一已恢复维度下的错误码所对应的统计数据依据对应的阈值进行筛选，得到满足阈值的多个目标统计数据，这些目标统计数据对衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度是有效的，因而有助于提高衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的准确性。

由于每一已恢复维度为一类统计数据对应的维度，以下针对每一类统计数据对应的维度，分别说明该步骤：

针对第一类统计数据对应的维度，可以从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择小于等于第一阈值的多个目标统计数据；所述第一阈值为用户终端恢复播放后持续播放的总时长的阈值；所述第一阈值可以根据用户终端恢复播放后持续播放的总时长对用户观看体验的影响严重程度的经验值设定，比如所述第一阈值可以为3分钟等；

针对第二类统计数据对应的维度，可以从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择大于等于第二阈值的多个目标统计数据；所述第二阈值为用户终端中用户的操作行为总次数的阈值；所述第二阈值可以根据用户终端中用户的操作行为总次数对用户观看体验的影响严重程度的经验值设定，比如所述第二阈值可以为5次等；

针对第三类统计数据对应的维度，可以从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择大于等于第三阈值的多个目标统计数据；所述第三阈值为用户终端报错总次数的阈值；所述第三阈值可以根据用户终端报错总次数对用户观看体验的影响严重程度的经验值设定，比如所述第三阈值可以为3次等；

针对第四类统计数据对应的维度，可以从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择大于等于第四阈值的多个目标统计数据；所述第四阈值为用户终端报错到恢复播放所消耗的总时长的阈值；所述第四阈值可以根据用户终端报错到恢复播放所消耗的总时长对用户观看体验的影响严重程度的经验值设定，比如所述第四阈值可以为2分钟等。

步骤b2：按照所选择的多个目标统计数据的数值大小，将该维度下与所选择的多个目标统计数据对应的错误码进行排序。

以下针对每一类统计数据对应的维度，分别说明该步骤：

针对第一类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第一类统计数据由小到大的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第一类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第二类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第二类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第二类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第三类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第三类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第三类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第四类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第四类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第四类统计数据对应的错误码进行排序。

可以理解的是，上述每一类统计数据对应的维度，是按照影响严重的错误码排序在前的方式，将该维度下与所选择的多个目标统计数据对应的错误码进行排序的；当然，也可以按照影响严重的错误码排序在后的方式，将该维度下与所选择的多个目标统计数据对应的错误码进行排序，这都是合理的。关于按照影响严重的错误码排序在后的方式，将每一维度下与所选择的多个目标统计数据对应的错误码进行排序的具体过程在此不再赘述。

需要说明的是，为了进一步减少每一已恢复维度下的错误码的数量，提高后续的衡量效率。在本发明实施例中，针对每一已恢复维度，在对该维度下的错误码排序之后，可以选取排序得到的序列中，预设数量个错误码所构成的序列，作为该维度下的错误码序列。

比如，针对按照影响严重的错误码排序在前的方式，可以选取排序得到的序列中，排序在前的预设数量个错误码所对应的序列，作为该维度下的错误码序列；针对按照影响严重的数值排序在后的方式，可以选取排序得到的序列中，排序在后的预设数量个错误码所对应的序列，作为该维度下的错误码序列。其中，各个维度的预设数量可以不同。

s104，基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。

所述衡量信息中可以包括各个维度下的错误码序列。通过该衡量信息，可以了解到每个维度下的错误码的先后关系，从而确定该维度下不同错误码对用户的观看体验的影响严重程度的差异；结合同一错误码在各个维度下的错误码序列中的位置，可以从多方面衡量该错误码对用户的观看体验的影响严重程度。

当然，所述衡量信息中还可以包括：各个错误码的报错时间及各个错误码对应的用户终端的编号或地址等。

在后续，相关人员可以基于所述衡量信息，衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度。

示例性的：确定未恢复维度下的错误码对用户观看体验的影响，比各个已恢复维度下的错误码对用户观看体验的影响更严重；相关人员需要对未恢复维度下的错误码优先处理。

针对每一已恢复维度，可以对该维度中，错误码的序列位置赋予对应的权重，然后基于各个已恢复维度的错误码的序列位置对应的权重，对一错误码进行加权，得到用于表征一错误码对用户观看体验的影响严重程度的影响值，并基于各个错误码的所述影响值，确定各个错误码的目标序列。可以理解的，所述目标序列中不同序列位置的错误码对用户的观看影响的严重程度不同，基于所述目标序列可以衡量各个错误码对用户观看体验的影响严重程度。

当然，本发明实施例基于所述衡量信息，得到表征错误码对用户观看体验的影响严重程度的影响值的方式不限于以上所述，在此不再举例说明。

相关人员还可以基于所述衡量信息，获得所述用户终端的播放报错日志，并基于所述播放报错日志和所述衡量信息对错误码的问题进行分析、定位及修复等。

本发明实施例所提供的方案中，服务器接收各个用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息；其中，所述错误码为用户终端在检测到播放报错时，获得的错误代码；所述跟踪信息为：在所述用户终端检测到播放报错后的预设跟踪时长内，跟踪所述用户终端的播放情况得到的统计数据；接下来，服务器针对所接收的错误码，基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，如果是，将该错误码划分到已恢复维度下，如果否，将该错误码划分到未恢复维度下；然后针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；最后基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。由于跟踪播放报错后的播放情况所得到的统计数据的数值大小，能够真实地反应错误码对用户观看体验的影响严重程度，因此相比于现有技术仅使用报错率作为参考信息，本发明实施例所提供的方案，基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息，能够提供更全面、真实的衡量信息，能够实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。

为了便于理解方案，以下举例说明本发明实施例所提供的衡量信息的确定方法。本发明实施例所提供的衡量信息的确定方法可以包括以下步骤：

第一步，接收用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息；

假设至少存在五个用户终端，分别是用户终端1～用户终端5。各个用户终端上报的错误码对应的跟踪信息包括：第一类统计数据、第二类统计数据、第三类统计数据和第四类统计数据。可以理解的是，针对各个用户终端，有的类别的统计数据的数值可能为0。

具体的，接收的用户终端1～用户终端5上报的错误码和跟踪信息，可以如表1所示：

表1

第二步，针对所接收的错误码，基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，如果是，将该错误码划分到已恢复维度下，如果否，将该错误码划分到未恢复维度下；

具体的，可以将表1中的各个用户终端的跟踪信息中第一类统计数据的数值大小，与预定时长阈值进行比较，判断各个用户终端在错误码发生后是否恢复播放，即：

若所述第一类统计数据小于预定时长阈值，则确定该用户终端未恢复播放；否则，确定该用户终端恢复播放。

假定所述预定时长阈值为10秒，则各个用户终端在错误码发生后是否恢复播放的判断结果如表2所示：

表2

根据表2所示的判断结果，可以将未恢复播放的用户终端1的错误码a和未恢复播放的用户终端3的错误码c，划分到未恢复维度下。

针对对应的用户终端恢复播放的每个错误码，将该错误码划分到各个已恢复维度下，各个已恢复维度为第一类统计数据对应的维度至第四类统计数据对应的维度。各类统计数据对应的维度下的目标统计数据如表3所示：

表3

第三步，针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；

针对未恢复维度下的错误码a(用户终端1)和错误码c(用户终端3)可以不进行排序，或者进行任意排序。

针对每一已恢复维度，首先可以先从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择满足阈值的多个目标统计数据；具体的：

针对第一类统计数据对应的维度，从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择小于等于第一阈值的多个目标统计数据；所述第一阈值为3分钟；

针对第二类统计数据对应的维度，从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择大于等于第二阈值的多个目标统计数据；所述第二阈值为5次；

针对第三类统计数据对应的维度，从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择大于等于第三阈值的多个目标统计数据；所述第三阈值为3次；

针对第四类统计数据对应的维度，从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择大于等于第四阈值的多个目标统计数据；所述第四阈值为2分钟。

那么，各类统计数据对应的维度下满足阈值的的目标统计数据如表4所示。

表4

然后，按照所选择的多个目标统计数据的数值大小，将该维度下与所选择的多个目标统计数据对应的错误码进行排序。

按照影响严重的错误码排序在前的方式对各维度下的错误码进行排序，具体的：

针对第一类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第一类统计数据由小到大的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第一类统计数据对应的错误码进行排序；得到的错误码序列为：b(用户终端2)、c(用户终端5)、a(用户终端4)和a(用户终端5)。

针对第二类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第二类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第二类统计数据对应的错误码进行排序；得到的错误码序列为：b(用户终端2)和c(用户终端5)。

针对第三类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第三类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第三类统计数据对应的错误码进行排序；得到的错误码序列为：b(用户终端2)、a(用户终端4)和c(用户终端5)。

针对第四类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第四类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第四类统计数据对应的错误码进行排序。得到的错误码序列为：b(用户终端2)、c(用户终端5)和a(用户终端4)。

第四步，基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。

所述衡量信息可以为：

未恢复维度：错误码a(用户终端1)和错误码c(用户终端3)。

已恢复维度中：

第一类统计数据对应的维度：b(用户终端2)、c(用户终端5)、a(用户终端4)和a(用户终端5)。

第二类统计数据对应的维度：b(用户终端2)、c(用户终端5)。

第三类统计数据对应的维度：b(用户终端2)、a(用户终端4)和c(用户终端5)。

第四类统计数据对应的维度：b(用户终端2)、c(用户终端5)和a(用户终端4)。

相关人员接收所述衡量信息后，由于未恢复维度的错误码对用户观看体验的影响严重程度最高，需要最先处理该维度下的错误码a(用户终端1)和错误码c(用户终端3)。

对已恢复维度中的各类统计数据对应的维度下的错误码，相关人员可以利用各个维度错误码序列位置对应的权重，对每个错误码进行加权，得到用于表征该错误码对用户观看体验的影响严重程度的影响值，并基于各个错误码的所述影响值，确定各个错误码的目标序列，然后，按照目标序列中的错误码的顺序，依次进行处理。其中，各个错误码序列中排序在先的错误码权重最高。那么，可以理解的是，得到的目标序列中，排序在先的错误码为b(用户终端2)，需要在处理完未恢复维度的错误码后处理该错误码。关于所述目标序列在此不再详细说明。

可见，本发明实施例能够的衡量信息能够真实地反应错误码对用户观看体验的影响严重程度，因此相比于现有技术仅使用报错率作为参考信息，本发明实施例所提供的方案，基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息，能够提供更全面、真实的衡量信息，能够实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。

第二方面，从用户终端的角度，本发明实施例提供了一种衡量信息的确定方法。

需要说明的是，本发明实施例所提供的一种衡量信息的确定方法的执行主体可以为一种衡量信息的确定装置，所述装置可以运行于用户终端中，所述用户终端可以为手机等。

如图2所示，从用户终端的角度，本发明实施例所提供的一种衡量信息的确定方法，可以包括如下步骤：

s201，当检测到播放报错时，获取本次报错的错误码，跟踪所述用户终端在所述播放报错发生后预设跟踪时长内的播放情况，得到统计数据，并将所述统计数据作为所述错误码对应的跟踪信息；

在本发明实施例中，所述统计数据包括：第一类统计数据,其中，所述第一类统计数据为所述用户终端恢复播放后持续播放的总时长。

可选的，在本发明实施例中，所述统计数据还包括：

第二类统计数据、第三类统计数据和第四类统计数据中的一种或多种；

其中，所述第二类统计数据为用户的操作行为总次数；所述第三类统计数据为报错总次数；所述第四类统计数据为报错到恢复播放所消耗的总时长。

所述用户的操作行为包括：重新开播、换片源播放、发送负面评论、提交投诉、在用户终端中退出视频播放客户端或在用户终端中重启所述视频播放客户端中的一种或多种行为。

那么，所述用户的操作行为总次数为：用户终端对检测到的用户点击重新开播的次数、用户点击换片源播放的次数、用户发送负面评论的次数、用户提交投诉的次数、用户在用户终端中退出视频播放客户端的次数或用户在用户终端中重启所述视频播放客户端的次数进行求和后得到的次数。

需要强调的是，在一个应用场景中，可以指示各个用户终端统计种类相同的跟踪信息，例如：指示各个用户终端统计第一类统计数据，或者，指示各个用户终端统计第一类统计数据和第二类统计数据，或者，指示各个用户终端统计第一类统计数据、第二类统计数据和第三类统计数据，或者，指示各个用户终端统计第一类统计数据、第二类统计数据、第三类统计数据和第四类统计数据等。并且，由于用户终端所对应的用户可以具有不同的操作行为，因此，在待统计的统计数据的种类确定后，用户终端可以统计到所指定的全部种类或部分种类的统计数据。

s202，将所述错误码和所述错误码对应的跟踪信息上报给服务器，以使得所述服务器根据所述用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息，确定用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。

关于所述服务器的处理过程，可以参见第一方面的从服务器的角度提供的一种衡量信息的确定方法的具体步骤，在此不再赘述。

本发明实施例所提供的方案中，任一用户终端在检测到播放报错时，获取本次报错的错误码，跟踪所述用户终端在所述播放报错发生后预设跟踪时长内的播放情况，得到统计数据，并将所述统计数据作为所述错误码对应的跟踪信息；然后将所述错误码和所述错误码对应的跟踪信息上报给服务器，以使得所述服务器根据各个用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息，确定用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。由于跟踪播放报错后的播放情况所得到的统计数据的数值大小，能够真实地反应错误码对用户观看体验的影响严重程度，因此相比于现有技术仅使用报错率作为参考信息，本发明实施例所提供的方案，能够提供更全面、真实的衡量信息，能够实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。

第三方面，相对于从服务器的角度所提供的一种衡量信息的确定方法，本发明实施例还提供了一种衡量信息的确定装置，应用于服务器，如图3所示，该装置可以包括：

接收模块301，用于接收用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息；其中，所述错误码为所述用户终端在检测到播放报错时，获得的错误代码；所述跟踪信息为：在所述用户终端检测到播放报错后的预设跟踪时长内，跟踪所述用户终端的播放情况得到的统计数据；

划分模块302，用于针对所接收的错误码，基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，如果是，将该错误码划分到已恢复维度下，如果否，将该错误码划分到未恢复维度下；

排序模块303，用于针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；

生成模块304，用于基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。

可选的，在本发明实施例中，所述错误码对应的跟踪信息包括第一类统计数据,其中，所述第一类统计数据为所述用户终端恢复播放后持续播放的总时长；

所述划分模块302，具体用于：

若所述第一类统计数据小于预定时长阈值，则确定该用户终端未恢复播放；否则，确定该用户终端恢复播放。

可选的，在本发明实施例中，所述错误码对应的跟踪信息还包括：

第二类统计数据、第三类统计数据和第四类统计数据中的一种或多种；

其中，所述第二类统计数据为用户的操作行为总次数；所述第三类统计数据为报错总次数；所述第四类统计数据为报错到恢复播放所消耗的总时长；

如果该用户终端恢复播放，所述划分模块302，具体用于：

将该错误码划分到至少一个已恢复维度下，所述至少一个已恢复维度为表征该错误码对应的至少一类统计数据的维度，不同的已恢复维度表征不同类别的统计数据；

所述排序模块303，包括：

排序子模块，用于针对每一已恢复维度，基于该维度下的错误码所对应的目标统计数据，对该维度下的错误码进行排序，所述目标统计数据为与该维度对应的类别的统计数据。

可选的，在本发明实施例中，所述排序子模块，包括：

选择单元，用于针对每一已恢复维度，从该维度下的错误码所对应的目标统计数据中，选择满足阈值的多个目标统计数据；

排序单元，用于按照所选择的多个目标统计数据的数值大小，将该维度下与所选择的多个目标统计数据对应的错误码进行排序。

可选的，在本发明实施例中，所述排序单元，具体用于：

针对第一类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第一类统计数据由小到大的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第一类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第二类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第二类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第二类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第三类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第三类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第三类统计数据对应的错误码进行排序；

针对第四类统计数据对应的维度，按照所选择的多个目标第四类统计数据由大到小的顺序，将该维度下与所选择的多个目标第四类统计数据对应的错误码进行排序。

本发明实施例所提供的方案中，服务器接收各个用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息；其中，所述错误码为用户终端在检测到播放报错时，获得的错误代码；所述跟踪信息为：在所述用户终端检测到播放报错后的预设跟踪时长内，跟踪所述用户终端的播放情况得到的统计数据；接下来，服务器针对所接收的错误码，基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，如果是，将该错误码划分到已恢复维度下，如果否，将该错误码划分到未恢复维度下；然后针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；最后基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。由于跟踪播放报错后的播放情况所得到的统计数据的数值大小，能够真实地反应错误码对用户观看体验的影响严重程度，因此相比于现有技术仅使用报错率作为参考信息，本发明实施例所提供的方案，基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息，能够提供更全面、真实的衡量信息，能够实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。

第四方面，相对于从用户终端的角度所提供的一种衡量信息的确定方法，本发明实施例还提供了一种衡量信息的确定装置，应用于用户终端，如图4所示，该装置可以包括：

跟踪模块401，用于当检测到播放报错时，获取本次报错的错误码，跟踪所述用户终端在所述播放报错发生后预设跟踪时长内的播放情况，得到统计数据，并将所述统计数据作为所述错误码对应的跟踪信息；

上报模块402，用于将所述错误码和所述错误码对应的跟踪信息上报给服务器，以使得所述服务器根据所述用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息，确定用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。

可选的，在本发明实施例中，所述统计数据包括：第一类统计数据,其中，所述第一类统计数据为所述用户终端恢复播放后持续播放的总时长。

可选的，在本发明实施例中，所述统计数据还包括：

第二类统计数据、第三类统计数据和第四类统计数据中的一种或多种；

其中，所述第二类统计数据为用户的操作行为总次数；所述第三类统计数据为报错总次数；所述第四类统计数据为报错到恢复播放所消耗的总时长；所述用户的操作行为包括：重新开播、换片源播放、发送负面评论、提交投诉、在用户终端中退出视频播放客户端或在用户终端中重启所述视频播放客户端中的一种或多种行为。

本发明实施例所提供的方案中，任一用户终端在检测到播放报错时，获取本次报错的错误码，跟踪所述用户终端在所述播放报错发生后预设跟踪时长内的播放情况，得到统计数据，并将所述统计数据作为所述错误码对应的跟踪信息；然后将所述错误码和所述错误码对应的跟踪信息上报给服务器，以使得所述服务器根据各个用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息，确定用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。由于跟踪播放报错后的播放情况所得到的统计数据的数值大小，能够真实地反应错误码对用户观看体验的影响严重程度，因此相比于现有技术仅使用报错率作为参考信息，本发明实施例所提供的方案，能够提供更全面、真实的衡量信息，能够实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。

第五方面，相对于从服务器的角度所提供的一种衡量信息的确定方法，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备为服务器，如图5所示，可以包括处理器501和存储器502，其中，

所述存储器502，用于存放计算机程序；

所述处理器501，用于执行所述存储器502上所存放的程序时，实现本发明实施例从服务器的角度所提供的一种衡量信息的确定方法的步骤。

上述存储器可以包括ram(randomaccessmemory，随机存取存储器)，也可以包括nvm(non-volatilememory，非易失性存储器)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离于上述处理器的存储装置。

上述处理器可以是通用处理器，包括cpu(centralprocessingunit，中央处理器)、np(networkprocessor，网络处理器)等；还可以是dsp(digitalsignalprocessor，数字信号处理器)、asic(applicationspecificintegratedcircuit，专用集成电路)、fpga(field-programmablegatearray，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

通过上述电子设备，能够实现：服务器接收各个用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息；其中，所述错误码为用户终端在检测到播放报错时，获得的错误代码；所述跟踪信息为：在所述用户终端检测到播放报错后的预设跟踪时长内，跟踪所述用户终端的播放情况得到的统计数据；接下来，服务器针对所接收的错误码，基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，如果是，将该错误码划分到已恢复维度下，如果否，将该错误码划分到未恢复维度下；然后针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；最后基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。由于跟踪播放报错后的播放情况所得到的统计数据的数值大小，能够真实地反应错误码对用户观看体验的影响严重程度，因此相比于现有技术仅使用报错率作为参考信息，本发明实施例所提供的方案，基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息，能够提供更全面、真实的衡量信息，能够实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。

第六方面，相对于从用户终端的角度所提供的一种衡量信息的确定方法，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备为用户终端，如图6所示，可以包括处理器601和存储器602，其中，

所述存储器602，用于存放计算机程序；

所述处理器601，用于执行所述存储器602上所存放的程序时，实现本发明实施例从用户终端的角度所提供的一种衡量信息的确定方法的步骤。

上述存储器可以包括ram(randomaccessmemory，随机存取存储器)，也可以包括nvm(non-volatilememory，非易失性存储器)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离于上述处理器的存储装置。

上述处理器可以是通用处理器，包括cpu(centralprocessingunit，中央处理器)、np(networkprocessor，网络处理器)等；还可以是dsp(digitalsignalprocessor，数字信号处理器)、asic(applicationspecificintegratedcircuit，专用集成电路)、fpga(field-programmablegatearray，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

通过上述电子设备，能够实现：任一用户终端在检测到播放报错时，获取本次报错的错误码，跟踪所述用户终端在所述播放报错发生后预设跟踪时长内的播放情况，得到统计数据，并将所述统计数据作为所述错误码对应的跟踪信息；然后将所述错误码和所述错误码对应的跟踪信息上报给服务器，以使得所述服务器根据各个用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息，确定用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。由于跟踪播放报错后的播放情况所得到的统计数据的数值大小，能够真实地反应错误码对用户观看体验的影响严重程度，因此相比于现有技术仅使用报错率作为参考信息，本发明实施例所提供的方案，能够提供更全面、真实的衡量信息，能够实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。

第七方面，相对于从服务器的角度所提供的一种衡量信息的确定方法，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，可以应用于所述服务器。该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例从服务器的角度所提供的一种衡量信息的确定方法的步骤。

上述计算机可读存储介质存储有在运行时执行本发明实施例从服务器的角度所提供的一种衡量信息的确定方法的应用程序，因此能够实现：服务器接收各个用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息；其中，所述错误码为用户终端在检测到播放报错时，获得的错误代码；所述跟踪信息为：在所述用户终端检测到播放报错后的预设跟踪时长内，跟踪所述用户终端的播放情况得到的统计数据；接下来，服务器针对所接收的错误码，基于该错误码对应的跟踪信息，判断该用户终端是否恢复播放，如果是，将该错误码划分到已恢复维度下，如果否，将该错误码划分到未恢复维度下；然后针对每一维度，按照该维度对应的排序规则，对该维度下的错误码进行排序，得到该维度下的错误码序列；最后基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。由于跟踪播放报错后的播放情况所得到的统计数据的数值大小，能够真实地反应错误码对用户观看体验的影响严重程度，因此相比于现有技术仅使用报错率作为参考信息，本发明实施例所提供的方案，基于各个维度下的错误码序列，生成用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息，能够提供更全面、真实的衡量信息，能够实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。

第八方面，相对于从用户终端的角度所提供的一种衡量信息的确定方法，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，可以应用于所述用户终端。该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例相对于从用户终端的角度所提供的一种衡量信息的确定方法的步骤。

上述计算机可读存储介质存储有在运行时执行本发明实施例相对于从用户终端的角度所提供的一种衡量信息的确定方法的应用程序，因此能够实现：任一用户终端在检测到播放报错时，获取本次报错的错误码，跟踪所述用户终端在所述播放报错发生后预设跟踪时长内的播放情况，得到统计数据，并将所述统计数据作为所述错误码对应的跟踪信息；然后将所述错误码和所述错误码对应的跟踪信息上报给服务器，以使得所述服务器根据各个用户终端上报的错误码和所述错误码对应的跟踪信息，确定用于衡量错误码对用户观看体验的影响严重程度的衡量信息。由于跟踪播放报错后的播放情况所得到的统计数据的数值大小，能够真实地反应错误码对用户观看体验的影响严重程度，因此相比于现有技术仅使用报错率作为参考信息，本发明实施例所提供的方案，能够提供更全面、真实的衡量信息，能够实现提高衡量错误码对用户的观看体验影响严重程度的准确性的目的。

对于电子设备以及计算机可读存储介质实施例而言，由于其所涉及的方法内容基本相似于前述的方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。